GPT-6 Astra распараллеливает задачи и нагружает компьютеры кучей процессов

GPT-6 Astra распараллеливает задачи и нагружает компьютеры кучей процессов

GPT-6 Astra распараллеливает задачи и нагружает компьютеры кучей процессов

Первые пользователи GPT-6 Astra заметили, что при выполнении сложных задач модель может распределять работу между несколькими агентами. Один составляет план, другие параллельно ищут решения, тестируют код, проверяют результаты и пробуют новый подход после ошибки.

Это позволяет обрабатывать многоэтапные задания быстрее последовательного чат-бота. OpenAI официально заявляет, что Astra способна управлять компьютером, работать в браузере и приложениях, устанавливать и тестировать программы.

Однако отдельную нативную мультиагентную архитектуру компания в описании модели прямо не подтверждает, поэтому пока речь идёт главным образом о наблюдениях за её работой.

Основные вычисления выполняются в облаке, но инструменты агентов могут запускаться на пользовательском компьютере или корпоративном сервере. Несколько исполнителей способны одновременно компилировать код, поднимать браузеры, запускать тесты и работать в контейнерах. В таком сценарии нагрузка на локальные процессоры действительно может заметно вырасти.

Особенно весело станет корпоративной инфраструктуре, где каждого агента придётся помещать в виртуальную машину или песочницу, подключать к внутренним данным и затем аккуратно уничтожать окружение. Быстрее для задачи — не обязательно легче для CPU.

Автономность создаёт и риски безопасности, поэтому OpenAI усилила мониторинг действий Astra и проверки границ разрешённого. Модель постепенно появляется у подписчиков ChatGPT и корпоративных клиентов.

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru